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Enregistrement W3124067355 · doi:10.1504/gber.2016.078669

Parametric and non-parametric analysis of tax changes

2016· article· en· W3124067355 sur OpenAlex
James Bugden, Robert Waschik, Iain Fraser, Jeffrey S. Racine

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Business and Economics Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésParametric statisticsEconomicsProperty taxPublic economicsEconometricsGovernment (linguistics)Parametric modelEstimationSample (material)Residential propertySemiparametric modelGoods and servicesTax policyProperty valueTax reformNonparametric statisticsEconomyMathematicsFinanceStatisticsEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we examine the net effect of several major tax changes in Australia on residential property prices. Specifically, we consider the announcement and introduction effects that resulted from several policy changes including the introduction of the Goods and Services Tax (GST) and the accompanying First Home Owner Grant (FHOG). Using a large dataset of residential property sales in Melbourne, Australia, between 1992 and 2002 we estimate various models using parametric and non-parametric methods. While our parametric models suggest that the tax policy changes appear to have a statistically significant impact on house prices, no economically significant impact is detected by our non-parametric models, nor (upon closer inspection) by the parametric models themselves. Given the enormity of the sample size, this provides a telling example of the fundamental difference between statistical and economic significance and its implications for detecting government policy effectiveness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle